פרק שני בסדרת ״מושג בקצרה עם מייק״ בה נצלול לעומקם של מושגים מעולמות הML וAI. בכל פרק נתמקד במושג אחד מרכזי – נסביר אותו בפשטות, נדון במשמעויותיו המעשיות, ונבחן את השפעתו על התחום והתעשייה. 

בעקבות הפרק שיפור וודאות במודלים: הצצה לעולם של ניבוי קונפורמי החלטנו  הפעם לצלול עמוק פנימה. בפרק הזה, אנחנו צוללים לעומק עולם הניבוי הקונפורמי. יחד עם חילף חסון, נדון כיצד ניתן ליישם ניבוי קונפורמי בבעיות קלאסיפיקציה, מה היתרונות, ואיך זה לסייע בקבלת החלטות מדויקות יותר בעולם הנתונים. פרק עשיר בתובנות לכל חובבי ה-AI והדאטה סיינס

האתר של חילף

Conformalized Quantile Regression

Robots That Ask For Help: Uncertainty Alignment for Large Language Model Planners

היום בפרק נדבר עם סרג' סמורדינסקי, ראש תחום NLP ומחקר ב-Loris AI, לשיחה על חלופות להנדסת פרומפטים וכלי DSPy.

סרג' ישתף על האתגרים בעבודה עם מודלים לשוניים גדולים (LLMs)

וכיצד DSPy מאפשר יצירת פרומפטים דינמיים ואופטימליים.

נציע מבט חדשני על עתיד ה-NLP ושיטות עבודה מתקדמות בתעשייה.

לינקדאין של סרג׳

DSPy: Machine Learning Attitude Towards LLM Prompting

מאמרים של סרג׳ במדיום

ברוכים הבאים לפרק סיכום שנת 2024! הפעם שוחחנו עם איתן צימרמן, מוביל צוות הדאטא סייאנס ב-ARGMAX

סיכמנו את שנת 2024 ועל המגמות, האתגרים וטרנדים שנתקלנו בהם לאורך השנה

בנוסף, שיתפנו את התחזיות שלנו לשנת 2025 – אילו טרנדים חדשים צפויים לצבור תאוצה? אילו בעיות טכנולוגיות נצטרך לפתור?

מה אתם צופים ששנת 2025 תביא איתה בעולמות הML?

לינקדאין של איתן

היום בפרק נצלול לעומק עולמות האקדמיה בתחום הNLP 

אבי ואמיר, חוקרים ומומחים בעולמות ה-NLP, משתפים במסלולי הקריירה שלהם, ההבדלים בין מחקר באקדמיה לעבודה בתעשייה, וכיצד ניתן למנף דוקטורט לקריירה מצליחה. נדון גם בשאלה מה הופך מחקר אקדמי למעניין, אילו כישורים ניתן לפתח בתהליך הדוקטורט, ומהם ההבדלים בין מחקר לתעשייה בעידן של LLMs

האתר של אבי

לינקדאין של אמיר

בפרק הבא נחקור יחד עם הדר שרביט את השילוב בין פיזיקה ללמידת מכונה בחיזוי סדרות זמן. נדון בהבדלים בין חיזוי לניבוי בזמן אמת, באתגרים תעשייתיים, ובדרכים שבהן מודלים פיזיקליים ונתוני חיישנים משתלבים כדי ליצור פתרונות מתקדמים.

לינקדאין של הדר

Nixtla

הבלוג של הדר

בפרק זה נדבר עם לירון יצחקי אלרהנד באתגרים הטכניים ביצירת וידאו באמצעות בינה מלאכותית. נדון בניהול זיכרון, שמירה על קוהרנטיות בין פריימים, והקשרים בין מודלי שפה ליצירת וידאו, ונציג גם פתרונות חדשניים להתמודדות עם תנועות מורכבות ושיפור עקביות ויזואלית

פרק שני בסדרת ״מושג בקצרה עם מייק״ בה נצלול לעומקם של מושגים מעולמות הML וAI. בכל פרק נתמקד במושג אחד מרכזי – נסביר אותו בפשטות, נדון במשמעויותיו המעשיות, ונבחן את השפעתו על התחום והתעשייה. 

בפרק זה נשוחח עם בן בורן, CTO של SwarmOne, על האתגרים בהכשרת מודלים בבינה מלאכותית.
בן יסביר על עבודה עם GPU, שמירה על אבטחת מידע, וסקלת מודלים גדולים. הם ונדון גם בהשפעת LLM ובדרכים לייעל את תהליכי ההכשרה.

SwarmOne

הלינקדאין של בן

והפעם, נדון בכל מה שקשור ל-RAG,

והאם אכן מכאן תגיע הישועה לפתרון בעיית ההזיות של מודלי שפה?

״המחוללים״

האתר של דורון

לינקדאין של שקד